文章目录 一 KNN算法原理 二 KNN三要素 三 机器学习中标准化 四 KNN分类预测规则 五 KNN回归预测规则 六 KNN算法实现方式 七 KD Tree 7.1 构造KDtree 7.2 KD tree查找最近邻 八 KNN特点 九 KNN算法实现 案例一 案例二 一 KNN算法原理 K近邻 分类，回归 K=1 最近邻，多分类 多数表决规则等价于0-1损失函数下的经验风险最小化 KDTree是一种存储k维空间数据的树结构，KDTree是平衡二叉树 K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表；KNN算法既可以应用于分类应用中，也可以应用在回归应用中 KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同。KNN在分类预测时，一般采用多数表决法；而在做回归预测时，一般采用平均值法
本文详细介绍了K近邻(KNN)算法的原理，包括K值选择、距离度量和决策规则。讨论了KNN在分类和回归任务中的应用，如多数表决法和平均值法。此外，还讲解了KNN中的数据标准化重要性，并探讨了KD Tree作为优化KNN算法的一种方法。文章通过实例展示了如何在Python中实现KNN，包括参数调优和交叉验证选择最佳K值，以及权重对模型的影响。最后，文章提到了KNN算法的特点、优缺点，并分享了相关资源链接以供深入学习。
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